Усі брешуть, окрім чисел

Щоб розвиватися ефективно, будь-який бізнес повинен мати налаштовану аналітику. З яких інструментів та програм почати аналізувати дані пояснила Дарія Попова, продакт-менеджерка у музичному стартапі MUSO.AI.

Хочеш створити свою першу аналітику, запустити новий бізнес чи розвинути поточний — доєднуйся до дистанційного курсу під кураторством Дарії IT Product Management.

Ціль кожного бізнесу — чим швидше рости, подолати «долину смерті» і стати прибутковим. Роль продакт-менеджера полягає в тому, щоб бути наставником на шляху до цієї мети, контролювати та координувати роботу різних відділів. Якщо процеси налаштовані добре, то продукт врешті стає рентабельним, а користувачі — задоволеними. 

Однак інтуїтивно обрати шляхи, як до цього дійти, неможливо, навіть якщо ви сам є цільовою аудиторією продукту. Тож щоб робити свою роботу якісно та ефективно, продакт-менеджери проводять дослідження — якісні та кількісні. У цьому матеріалі я хотіла б зачепити кількісні. Оскільки усі брешуть, окрім реальних чисел.

4 причини, чому аналітика потрібна усім продуктам

→ Розуміння поведінки користувачів.

Налаштована аналітика допоможе аналізувати, як користувачі використовують продукт, який функціонал найважливіший, а з чим є проблеми. 

Наприклад, у моєму продукті, стартапі для музичних професіоналів, ми мали 4 різні таби, в кожній з яких було по 3 фічі. Простою мовою, таби — це вкладки, різні екрани в додатку, типу головна сторінка в інстаграмі, а фічі — нові функції, як-от дзвінки. Коли ми підключили аналітику, то виявили, що більшість користувачів використовували тільки одну фічу, тобто усі інші можна було вимкнути.

→ Покращення досвіду користування.

Коли ви аналізуєте поведінку людей при взаємодії з вашим продуктом, то можете виявити больові точки в ньому й покращити таким чином досвід користувача. Це підвищує віральність, задоволення і бажання повернутися на вашу платформу.

Коли ми додали трекінг в додаток стартапу, то помітили, що втрачаємо близько 50% аудиторії на етапі, коли люди намагаються знайти себе у нашому пошуку. Якщо це вдається не всім, значить наш додаток має не повну базу музичних продюсерів. Ми її розшилири і в результаті наша аудиторія почала рости, бо кожен поточний користувач ділиться своїм позитивним досвідом.

→ Рішення базовані на даних, а не на відчуттях.

Коли ми обираємо між варіантом А і Б рандомно, то вірогідність помилки дорівнює 50%. Натомість якщо ми вміємо аналізувати тренди та знаходити закономірності, то мінімізуємо хиби. Все просто.

→ Можна вимірювати успіх.

Без аналітики неможливо визначити навіть, чи ми покращуємо, чи погіршуємо продукт.

У першу чергу це стосується тих продуктів, які мають різницю в часі між задоволенням потреб користувача і отриманням прибутку, наприклад підписка, яка оновлюється після випробувального терміну.

5 кроків для впровадження продуктової аналітики в проєкт

1. Визначте ваші першочергові цілі. Які метрики можуть бути важливі для вашого бізнесу? Ось базові показники для всіх бізнесів: Revenue (виторг), ARPU (середній дохід від одного користувача за певний період), Retention (рівень утримання користувачів). 

Щоб дослідження були ефективнішими, аналітику варто поступово персоналізувати. Наприклад, наш стартап має невелику таргетовану аудиторію, тому нам важливо також мати кожного представника музичної індустрії у нас на платформі. Відтак правильне розуміння цілей допомагає нам сфокусуватися на найбільш важливих аспектах.

2. Оберіть аналітичні інструменти. Вибір програм залежить від побажань вашої команди і рівня цікавості в деталях. Більшість продуктів, які я знаю, зараз використовують:

→ Amplitude (для продуктової аналітики). Ідеально підходить на початкових етапах розвитку продукту, коли у вас немає фахівця аналітика, який буде будувати графіки. Однак стає проблематичним на пізніх етапах, через те, що не дозволяє повної свободи в побудові графіків і коштує досить багато.
→ Google Analytics (для маркетингової аналітики). Сервіс не надає повну свободу в побудові графіків, зате пропонує досить об’ємний спект інструментів для вимірювання рівня залученості аудиторії з вашим сайтом.
→ Трекінг у будь-якій базі данних з подальшим аналізом за допомогою SQL-queries та інструментів для візуалізації, типу Tableau. Серед переваг — абсолютна свобода дій. Однак є і недоліки — треба контролювати якість запису, розуміти SQL (Structured Query Language), витрачати багато часу йде на прості запити, які можна побудувати у тому ж Amplitude за 3 хвилини.

Ми в MUSO.AI зараз використовуємо усі три інструменти. Особисто я найчастіше користуюсь Amplitude, але для більш глибоких досліджень поведінки аудиторії пишу запити в нашу базу даних.

3. Налаштуйте трекінг. Почніть з базових метрик: оплата, перше відкриття додатку, відміна підписки.

4. Проаналізуйте першу аналітику і поділіться дослідженнями з командою. Раджу починати щоденні міти з короткого оновлення метрик. Це змінить ставлення ваших колег до роботи: із простого бажання, щоб все працювало до конкретних кроків, як зробити, щоб воно працювало.

5. Пам’ятайте, що аналітику неможливо налаштувати раз і назавжди – її потрібно постійно вдосконалювати, додаючи нові метрики та оновлюючи функціонал. Почніть з питання «А скільки користувачів заходять на наш продукт кожного дня?» і рухайтесь до більш глибоких, що допоможуть вам зрозуміти найменші потреби користувачів і передбачати помилки.

Let the analytics forces be with you! Удачі!